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阿拉善盟(阿拉善右旗、额济纳旗、阿拉善左旗)

张家口市(张北县、怀来县、阳原县、下花园区、沽源县、宣化区、怀安县、桥西区、蔚县、涿鹿县、桥东区、尚义县、康保县、崇礼区、赤城县、万全区)

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、温泉县、阿拉山口市、博乐市)

贵港市(桂平市、覃塘区、平南县、港北区、港南区)  随州市(广水市、随县、曾都区)

武威市(凉州区、古浪县、天祝藏族自治县、民勤县)

崇左市(大新县、江州区、龙州县、宁明县、凭祥市、天等县、扶绥县)

南昌市(南昌县、红谷滩区、青山湖区、安义县、青云谱区、进贤县、东湖区、新建区、西湖区)

通化市(集安市、东昌区、辉南县、柳河县、通化县、二道江区、梅河口市)  阜新市(新邱区、清河门区、彰武县、海州区、细河区、太平区、阜新蒙古族自治县)

丹东市(宽甸满族自治县、东港市、凤城市、振安区、元宝区、振兴区)

贺州市(富川瑶族自治县、昭平县、钟山县、平桂区、八步区)

曲靖市(师宗县、富源县、沾益区、罗平县、会泽县、陆良县、宣威市、麒麟区、马龙区)

十堰市(茅箭区、郧西县、郧阳区、房县、丹江口市、竹溪县、竹山县、张湾区)

延安市(延川县、安塞区、宜川县、子长市、甘泉县、志丹县、富县、吴起县、黄龙县、黄陵县、宝塔区、延长县、洛川县)

宁德市(蕉城区、寿宁县、福安市、福鼎市、屏南县、霞浦县、周宁县、柘荣县、古田县)

防城港市(港口区、东兴市、上思县、防城区)

丽水市(龙泉市、庆元县、遂昌县、青田县、莲都区、云和县、景宁畲族自治县、松阳县、缙云县)

忻州市(保德县、偏关县、河曲县、原平市、繁峙县、宁武县、五寨县、静乐县、岢岚县、定襄县、忻府区、代县、五台县、神池县)

黄石市(黄石港区、铁山区、阳新县、大冶市、下陆区、西塞山区)

黄南藏族自治州(尖扎县、泽库县、河南蒙古族自治县、同仁市)

阿勒泰地区(青河县、福海县、阿勒泰市、吉木乃县、布尔津县、哈巴河县、富蕴县)

铜仁市(思南县、松桃苗族自治县、沿河土家族自治县、江口县、印江土家族苗族自治县、碧江区、玉屏侗族自治县、万山区、石阡县、德江县)

秦皇岛市(北戴河区、抚宁区、卢龙县、海港区、青龙满族自治县、山海关区、昌黎县)

榆林市(府谷县、绥德县、子洲县、横山区、米脂县、榆阳区、吴堡县、靖边县、定边县、清涧县、神木市、佳县)

南宁市(良庆区、江南区、宾阳县、隆安县、青秀区、武鸣区、马山县、邕宁区、横州市、西乡塘区、兴宁区、上林县)

萍乡市(安源区、芦溪县、上栗县、莲花县、湘东区)

泰安市(岱岳区、宁阳县、泰山区、肥城市、东平县、新泰市)

平顶山市(新华区、汝州市、卫东区、叶县、石龙区、舞钢市、鲁山县、湛河区、郏县、宝丰县)

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鸡西市(恒山区、麻山区、梨树区、密山市、鸡冠区、滴道区、鸡东县、城子河区、虎林市)

汕尾市(城区、陆河县、海丰县、陆丰市)

宿迁市(泗洪县、宿城区、沭阳县、宿豫区、泗阳县)

平凉市(庄浪县、泾川县、崆峒区、崇信县、静宁县、华亭市、灵台县)  德宏傣族景颇族自治州(梁河县、盈江县、瑞丽市、陇川县、芒市)

杭州市(滨江区、拱墅区、临平区、上城区、建德市、临安区、西湖区、余杭区、桐庐县、淳安县、钱塘区、富阳区、萧山区)

肇庆市(广宁县、四会市、高要区、怀集县、端州区、德庆县、鼎湖区、封开县)

吉林市(磐石市、龙潭区、永吉县、昌邑区、船营区、舒兰市、桦甸市、丰满区、蛟河市)红河哈尼族彝族自治州(弥勒市、石屏县、河口瑶族自治县、元阳县、红河县、泸西县、开远市、蒙自市、金平苗族瑶族傣族自治县、屏边苗族自治县、绿春县、个旧市、建水县)

邢台市(隆尧县、南和区、南宫市、沙河市、巨鹿县、襄都区、宁晋县、广宗县、威县、临城县、任泽区、信都区、平乡县、柏乡县、清河县、临西县、新河县、内丘县)  牡丹江市(林口县、宁安市、海林市、阳明区、绥芬河市、东宁市、爱民区、东安区、穆棱市、西安区)

济宁市(汶上县、曲阜市、任城区、邹城市、微山县、泗水县、鱼台县、梁山县、兖州区、嘉祥县、金乡县)

廊坊市(安次区、大城县、广阳区、永清县、文安县、香河县、霸州市、固安县、三河市、大厂回族自治县)

咸宁市(咸安区、通山县、赤壁市、崇阳县、嘉鱼县、通城县)宿州市(萧县、埇桥区、砀山县、灵璧县、泗县)

黄山市(歙县、黄山区、徽州区、休宁县、祁门县、黟县、屯溪区)

葫芦岛市(连山区、绥中县、兴城市、建昌县、南票区、龙港区)

西藏自治区

南阳市(内乡县、卧龙区、唐河县、方城县、南召县、桐柏县、淅川县、新野县、宛城区、西峡县、社旗县、邓州市、镇平县)

蚌埠市(龙子湖区、固镇县、蚌山区、禹会区、五河县、淮上区、怀远县)

天津市(武清区、河西区、西青区、河北区、津南区、蓟州区、和平区、红桥区、宁河区、北辰区、河东区、东丽区、南开区、宝坻区、滨海新区、静海区)

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德州市(平原县、夏津县、宁津县、德城区、武城县、齐河县、陵城区、庆云县、禹城市、乐陵市、临邑县)

滨州市(沾化区、滨城区、惠民县、邹平市、无棣县、阳信县、博兴县)

太原市(清徐县、迎泽区、娄烦县、晋源区、小店区、杏花岭区、尖草坪区、古交市、阳曲县、万柏林区)

日喀则市(萨嘎县、岗巴县、定结县、定日县、拉孜县、吉隆县、萨迦县、康马县、仲巴县、仁布县、桑珠孜区、昂仁县、白朗县、聂拉木县、亚东县、江孜县、谢通门县、南木林县)

景德镇市(浮梁县、珠山区、乐平市、昌江区)

衡水市(景县、武强县、深州市、武邑县、阜城县、故城县、枣强县、饶阳县、安平县、桃城区、冀州区)

鄂州市(梁子湖区、鄂城区、华容区)

阿克苏地区(阿瓦提县、沙雅县、乌什县、新和县、拜城县、柯坪县、阿克苏市、温宿县、库车市)

呼和浩特市(托克托县、玉泉区、土默特左旗、新城区、赛罕区、回民区、武川县、和林格尔县、清水河县)

　　21世纪经济报道记者李览青上海报道

　　2024年被称为“大模型应用元年”，对银行业也不例外。

　　“千模大战”告一段落，头部基础模型厂商市场格局初定，应用端垂类模型“百花齐放”。作为数据最为密集、数字化基础最为成熟的行业，金融业成为率先探索大模型等AI技术应用的“排头兵”。

　　随着上市银行2024年年度报告的逐步披露，包括6家国有大行与8家股份制银行在内的14家全国性银行去年的AI战略与应用布局已全部对外公开。

　　21世纪经济报道记者梳理14家银行的AI战略发现，“AI+”已成为银行近两年发布AI战略的核心。纵观各家机构的“AI+”战略，主要包括三个方面，一是提供基础智能化能力的模型底座，二是强调安全保护与风险管理的配套机制，三是结合不同业务场景的创新应用。

　　与过去单点业务的技术应用创新不同，如今的“AI+”已覆盖银行C端用户、B端客户以及对内员工等全业务流程。

　　与此同时，记者发现，在技术之外，越来越多的银行注意到人与AI的关系，不仅强调AI与金融场景的融合，更切实关心员工如何真正使用AI技术，相关创新应用的调用率如何，技术真正带来了多少业务价值。

　　场景应用“多点开花”

　　尽管多家银行在前两年提出自研大模型底座，但从最新披露信息来看，应用的优先级被提到了前面。“自研大模型”的表述已转变为“应用大模型技术”或建设“自主可控的大模型技术底座”。

　　“本集团依据企业级应用需求，择优选择千亿级开源通用大模型，并利用长期积累的高质量文本数据对通用大模型进行预训练、微调和强化学习，建成面向所有业务领域应用和统一技术底座的金融大模型，以及模型即服务（MaaS）的应用平台。”建设银行在年报中如是说。

　　建设银行首席信息官金磐石在业绩发布会上透露，截至2024年底，该行先后适配了16个版本的通用大模型，进而形成了16个版本的金融大模型。“这种策略保证了随着金融大模型能力的快速迭代，我们业务场景的应用效果能够达到‘水涨船高’的效果。”

　　目前来看，银行AI战略的基础大模型底座至少包括两个部分，一是以生成式大模型为基础的“快思考”大模型，另一个部分是以DeepSeek-R1为代表的“慢思考”推理模型，另外还有代码大模型、多模态大模型、智能体等等，分别针对不同场景的差异化需求实现落地应用。

　　例如中信银行明确表示，该行升级融合了决策时AI“中信大脑”与生成式AI“仓颉大模型”，由此建成了“自主平台+场景深耕+生态共建”的三位一体AI赋能体系。光大银行也制定了《模型建设发展规划》，布局“决策式模型+生成式模型”综合应用的智能解决方案。

　　在14家银行披露的AI应用场景中，已实现落地应用的成熟场景主要是智能编码研发、智能营销、智能客服、智能风控、合规内审、消费者权益保护，以及日常经营管理流程等等。

　　值得关注的是，在零售信贷、财富管理等与C端用户交互较多的场景之外，2024年有多家银行在金融市场、交易银行、公司金融等对公业务层面结合大模型与小模型能力，实现综合化的智能应用。

　　如招商银行在交易银行业务中深化人工智能技术应用，线上“招小财”AI助手能够准确识别客户意图，协助客户完成复杂公司金融产品操作，响应准确率达到95%，形成立体式的客户需求即时响应服务体系。招行还将大模型技术应用到资本管理领域，打造“智本GPT”，让产品定价管理系统进一步完善线上化全流程管理，推动数智化转型。

　　兴业银行也在金融市场业务场景中推出“兴小二”债券交易机器人，依托智能化交易平台，引入机器学习、大模型等先进技术进行系统和策略升级，通过各类算法和因子挖掘提升交易效率。

　　值得关注的是，邮储银行在年报中特别单独展示了两个市场交易业务场景下的机器人，展现了大模型与小模型结合在同一业务板块、不同场景、不同用户端的应用潜力。

　　一个是货币市场交易机器人“邮小助”，主要是在货币市场询价场景下与外部机构交易员进行人机交互对话，目前覆盖数百家金融机构，接受询价总量超过1.5万亿元，总成交金额超过2000亿元，交易平均耗时较人工节约94%，捕获超额收益率6个基点。“邮小助”的底层模型主要是小模型，可以在简单任务下实现更快的推理速度，参数少、复杂度、硬件资源要求和训练成本低，稳定性较高，当货币市场询价时用小模型抽取出用户意图及查询的实体数据，辅以大模型识别兜底，最终提高识别准确率。

　　另一个机器人是交易员助理机器人，主要为该行交易员提供服务，底层模型具备大模型意图理解、语义分析能力，集成多个系统查询功能，实现交易对手及交易标的债权基础信息、行内授信、历史持仓、评级估值等内外部信息的批量查询、对比和展示，一站式解决交易员交易前的查询准备需求，并可以根据用户的点赞、采纳等反馈自动学习，持续自动完善应答准确度。在交易员查询数据时，由大模型识别用户查询意图，生成数据查询代码，再由小模型完成数据加工并展现给用户，目前交易员助理机器人可以将交易前准备工作耗时大幅压缩75%，极大地提高了交易员的交易效率。

　　从“AI+金融”到“人+AI”

　　在“AI+”战略的推动下，各家银行披露的人工智能、大模型等新技术应用场景数量繁多，甚至“成百上千”。

　　如工行企业级千亿金融大模型技术体系“工银智涌”已赋能20余个主要业务领域、200余个场景，累计调用量超10亿次。建设银行金融大模型体系已赋能行内193个应用场景。招商银行全行大模型应用场景超120个。中信银行决策式AI“中信大脑”的落地场景已超过1600个，生成式AI“仓颉大模型”孵化了超过80项创新应用。兴业银行大模型助手应用场景数量超过70个。民生银行全行落地了超过30个生成式AI的典型场景应用。

　　摆在银行面前的下一个问题是，如何确保在这些应用场景中，AI能够真正赋能于员工，让每个人都得以分享科技带来的便利。

　　越来越多的银行开始关注“人+AI”。

　　建设银行在财报中提到，在客户经营层面推出ChatBot交互版“帮得”客户经理全功能AI智能助理，以智能化为关键驱动，打造“人+AI”的新模式。基于ChatBot交互框架，以人工智能“大模型+小模型”架构路径对客户服务进行“全流程”再造升级，经营策略实现从总部数字大脑生产后直达一线，支持员工通过自然语言一键唤起知识、产品、活动等客户服务工具，AI辅助完成一站式产品配置和高效营销服务。此外，还推出一系列智能辅助工具，并打造AI小诸葛智能体。2024年，“帮得”智能助理总交互次数3463万次，为全行3万名对私客户经理服务。

　　招商银行也在财报中表示，加快打造“AI+金融”“人+数智化”新模式，促进人与科技相互赋能。在经营管理方面强化智能化工具应用，例如在零售条线打造零售智能助手产品矩阵，批发条线针对客户经理打造CRM智能助手，在人力资源数字化服务领域，基于大模型技术开发“数字美眉”机器人，实现对员工的智能服务，截至报告期末，“数字美眉”用户数达到2.53万人。

　　在为员工提供智能化工具的同时，一场全行级别的AI基础设施改造正在进行，前者是让员工“有得用”，后者能让员工“用得好”。

　　中国银行副行长蔡钊在业绩发布会上表示，围绕智能化建设发展，该行将“建机制，搭平台、汇数据、调模型、落场景、练队伍”，一方面，强化配套机制建设，推动建立人工智能应用治理架构，推进AI平台完善和模型调优，畅通大模型数据使用流程；另一方面，推进应用落地见效，按照“先内后外”的策略，以需求为牵引，以成效为驱动，优先聚焦知识辅助、内容生成等高价值场景，实现提质增效降本。

　　招行则是夯实“云+AI+中台”科技底座，充分释放上云红利，稳步推进自主可控的大模型全体系建设，聚焦打造行业领先的技术中台，不断提升组件规模与质量，提高IT资源复用水平，截至报告期末，累计发布组件5，942个。数据中台持续沉淀企业级的数据能力和数据资产，截至报告期末，大数据服务覆盖全行63%的员工，数据已成为员工经营分析的核心依据。